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公开(公告)号：CN114004821A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111304407.X
申请日：2021-11-05
申请人： 南京南数科技有限公司 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京市儿童医院 , 北京师范大学 , 中国矿业大学 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于级联rcnn的肠神经节细胞辅助识别方法，该方法具体包括以下步骤：S1，采集肠组织切片并对其进行苏木精‑伊红染色，对染色后的图像数据进行预处理，将预处理后的数据作为训练数据集；S2，构建用于目标检测的深度卷积神经网络作为目标检测模型；S3，利用训练数据集对目标检测模型进行训练；S4，利用训练好的目标检测模型对肠组织的染色图像进行检测，识别图像中的肠神经节细胞。通过本发明可以实现快速准确地识别肠组织切片染色图像中的神经节细胞。
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公开(公告)号：CN113902751A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111337902.0
申请日：2021-11-10
申请人： 南京大学 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 中国矿业大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/764 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于Swin‑Unet算法的肠神经元发育异常的病理识别方法，包括以下步骤，获取肠组织苏木素‑伊红染色切片H&E染色图像中粘膜下和肌间神经丛，并采集神经丛内的神经节细胞图像并对其进行预处理，作为训练数据集；对训练数据集进行数据增强；构建图像分割模型；利用训练数据集对图像分割模型进行训练；构建图像分类模型；对训练数据集再次进行预处理；利用训练数据集对图像分类模型进行训练；利用训练好的图像分割模型和图像分类模型对待检测图像进行分割和分类，实现对肠神经节发育状况的判定。通过本发明可以实现对肠组织切片染色图像中粘膜下和肌间神经丛内的神经节细胞准确、稳定的识别和分类，从而辅助后续的诊断。
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公开(公告)号：CN113989800A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111631341.5
申请日：2021-12-29
申请人： 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集数据并进行预处理，得到训练数据集；步骤2，基于改进的渐进式残差复原网络构建复原模型，并基于训练数据集和MSEloss对复原模型进行训练；步骤3，将原始待测图像输入训练后的复原模型，得到复原结果；步骤4，将复原结果与原始待测图像进行像素级差异比较，得到肠神经丛的位置；步骤5，采用分类模型，对正常与非正常的神经丛进行分类。通过本发明可以实现对神经丛准确、快速的识别，先对正常与非正常的神经丛进行分类，实现对正常与非正常形态的神经丛评估，识别为正常的神经丛后再进行后续神经节细胞的识别，从而大大提高识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN113989800B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111631341.5
申请日：2021-12-29
申请人： 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集数据并进行预处理，得到训练数据集；步骤2，基于改进的渐进式残差复原网络构建复原模型，并基于训练数据集和MSEloss对复原模型进行训练；步骤3，将原始待测图像输入训练后的复原模型，得到复原结果；步骤4，将复原结果与原始待测图像进行像素级差异比较，得到肠神经丛的位置；步骤5，采用分类模型，对正常与非正常的神经丛进行分类。通过本发明可以实现对神经丛准确、快速的识别，先对正常与非正常的神经丛进行分类，实现对正常与非正常形态的神经丛评估，识别为正常的神经丛后再进行后续神经节细胞的识别，从而大大提高识别效率和准确率。
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